Vedci z Duke University vyvinuli nástroj umelej inteligencie, ktorý pomôže
Autori nového nástroja AI sa zaujímajú najmä o detekciu hladín častíc PM2,5.
PM2.5 sú pevné častice menšie ako 2,5 mikrometra. Ich priemer je 30 -krát menší ako priemer ľudského vlasu. Patrí sem zmes častíc prachu, popola, sadzí a síranov a dusičnanov suspendovaných vo vzduchu. Práve tieto látky spôsobujú zákal vzduchu, typický pre centrá najväčších metropolitných oblastí.
Častice PM2.5 sú schopné vyliezť hlboko do dýchacích ciest a usadiť sa v pľúcach. Vdýchnutie týchto častíc môže spôsobiť podráždenie očí, nosa, hrdla alebo pľúc, ako aj záchvaty kašľa, nádchy a dusenia. Tým sa však nebezpečenstvo ich nárazu nevyčerpáva. Koncentračný pomer častíc Svetovej zdravotníckej organizácie PM2,5 je 25 mikrogramov na meter kubický. Prekročenie tohto limitu môže narušiť normálne fungovanie pľúc a spôsobiť rozvoj mnohých nebezpečných chorôb, ako je rakovina pľúc, infekcie dýchacích ciest a kardiovaskulárne choroby.
Bol zvolený nový algoritmus umelej inteligencietieto satelitné snímky majú štvrtinovú veľkosť ako miestne hotspoty (hore) a chladné miesta (dole) pre znečistenie ovzdušia v Pekingu. Kredit: Tongshu Zheng, Duke University.
V správe o globálnom zaťažení chorobami 2020uvádza sa, že 90% svetovej populácie žije v oblastiach, kde je PM2,5 zdraviu škodlivý. Vo väčšine miest zároveň neexistujú žiadne pozemné monitorovacie stanice vzduchu kvôli vysokým nákladom.
Navyše poskytujú iba všeobecnú predstavu.o podmienkach znečistenia ovzdušia v určitom regióne, ale pre obyvateľov rôznych oblastí mesta sú tieto údaje zbytočné. Na vyriešenie problému vytvorili vedci nástroj na meranie PM2,5 v dosahu 300 metrov (mestský blok).
Nový algoritmus umelej inteligencie identifikoval niekoľko horúcich miest a chladných miest so znečistením ovzdušia v Dillí. Kredit: Duke University School of Nursing.
Pomocou satelitných údajov, indikátorov počasia aVýskumníci strojového učenia vycvičili algoritmus na automatické vyhľadávanie horúcich a chladných miest znečistenia ovzdušia. Vývojári použili techniku zvyškového učenia. Algoritmus najprv odhaduje úrovne PM2,5 iba pomocou údajov o počasí. Potom meria rozdiel medzi týmito odhadmi a skutočnými hladinami častíc. Výsledkom je, že algoritmus sa naučí používať satelitné snímky na zlepšenie predpovedí.
Čítaj viac
Ukázalo sa, prečo vedci nazývajú nesprávne planéty vhodné pre život
Bola vytvorená prvá presná mapa sveta. Čo je zlé na všetkých ostatných?
Podporujú vesmír: ako fungujú štyri hlavné sily prírody